package sparkStream

import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe

import  java.util.HashMap
/**
 * @Time ： 2024/10/24
 * @Auth ： cheng
 * @IDE ：ide
 * @Motto：ABC(Always Be Coding)
 * */
object SparkKafka {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /* spark streaming实现 kafka 的消费者
       1）  构建 sparkconf  本地运行，运行应用程序名称
       2）  构建 sparkstreaming   ---》 streamingContext ，加载配置
       3）  kafka 配置  broker ，key value ，group id，消费模式
       4）  spark 链接kafka  订阅，topic，streamingcontext
       5）  循环的形式 打印/ 处理
       6）  开启ssc ，监控  kafka 数据
     */
    //  1）  构建 sparkconf  本地运行，运行应用程序名称
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("helloStream")
    // StreamingContext  需要导入依赖
    // spark streaming 可以进行流式处理，微批次处理， 间隔 2 秒
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))

    // spark 输出红色 info信息   --> error
    ssc.sparkContext.setLogLevel("error")


    //3）  kafka 配置  broker ，key value ，group id，消费模式
    val kfkaParams = Map[String,Object](
      "bootstrap.servers" -> "123.56.187.176:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" ->classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "niit2907",
      "enable.auto.commit" -> (false:java.lang.Boolean)
    )

    //  producer 配置项
    val property = new HashMap[String,Object]()
    property.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.140.128:9092")
    property.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
    property.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")



    // 4）  spark 链接kafka  订阅，topic，streamingcontext
    // topic name
    val topicName = Array("stuInfo")
    val streamRdd = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](
      ssc,
      PreferConsistent,
      Subscribe[String,String](topicName,kfkaParams)
    )

    //时间窗口 1
    // streamRdd kafka返回的数据  key,value  数据是value
    val res=streamRdd.map(_.value())
    val result=res.flatMap(_.split("\t")).map((_,1)).reduceByKeyAndWindow(_+_,Seconds(4),Seconds(4))
    result.foreachRDD(

      x=>{
        println("-------数据是-------")
        x.foreach(
          obj=>{
            println(obj)

            val producer=new KafkaProducer[String,String](property)
            producer.send(new ProducerRecord[String,String]("15test",obj.toString))


            //关闭
            producer.close()

          }

          //元素
        )    //结果打印

        //将数据发送到Kafka的topic当中， 发送到 topic test1
        //1) 构建producer配置
      }

    )




    // 返回kafka 返回的 streamRdd （一段有时间间隔的RDD）
    /*streamRdd.foreachRDD(
      x=>{
        if(! x.isEmpty()){  // 判断是否为空， ！ 相反

          val line = x.map(_.value())  // 匿名函数

          line.foreach(println)  // 打印

        }

      }


    )*/



    //    6）  开启ssc ，监控  kafka 数据
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination() // 监控kafka 的数据
























  }





}
